ドローンは将来のスマートシティで重要な役割を果たすだろう

ドローンは将来のスマートシティで重要な役割を果たすだろう

「スマートシティ」という概念は何十年も前から存在していたが、その最新版では、住民の生活を向上させるために、高度なロボット工学などの技術を優先している。これには、コストを増やすことなく持続可能性を向上させながら、最先端のテクノロジーを使用して効率的なインフラストラクチャを開発することが含まれます。

都市人口が増加すると、都市のニーズを満たすための支出も増加します。インターナショナル・データ・コーポレーションの調査によると、スマートシティ技術への支出は2016年に約800億ドルに達し、研究者らは2021年までに支出が1,350億ドルに達すると予想している。

多くの新興技術がこの支出の一部となるが、無人航空機(UAV、またはドローン)の使用は、スマートシティの開発に大きく多様な貢献をする可能性が高い。 Science Direct に最近掲載されたレポートによると、ドローンは環境監視から交通管理まであらゆる用途に使用でき、地方自治体に費用対効果の高いサービスを提供できるという。

[[346812]]

しかし、ドローンの導入はスマートシティ全体の設計と管理にどのような影響を与えるのでしょうか?

ドローンの役割

技術と安全性のわずかな進歩により、ドローンは交通や群衆の監視、民間の安全、商品の配達、インフラの検査など、都市のさまざまな用途に使用できるようになりました。ドローンを日常の市政業務に統合的に活用することで、住民の生活を向上させるというスマートシティの目標を達成し、メリットを得ることができます。

1. インテリジェントな交通と交通管理

数十年にわたり、突然の交通渋滞から常に続くラッシュアワーの交通渋滞まで、交通問題は世界中の都市を悩ませてきました。交通問題に対する合理的な解決策を見つけるためには、まず都市は交通渋滞の原因、最も混雑している地域、最も混雑している地域の道路状況などの基本的な情報を把握する必要があります。

こうした情報を収集する場合、静止カメラで提供できる情報は限られています。ここでドローンはスマートシティの交通の流れを管理する上で重要な役割を果たすことができます。

適切な装備があれば、ドローンは交通渋滞に関するデータをリアルタイムで収集し、送信するために使用できます。ドローンは視認性が高く、機動性もスムーズなので、カバレッジの混雑状況に関するフィードバックをリアルタイムで提供することができ、他のテクノロジーや人間が交通問題を解決したり、交通を迂回させて混雑を回避したりすることができます。

さらに、他の情報通信技術 (ICT) やモノのインターネット (IoT) のイノベーションと組み合わせることで、ドローンはドライバーが駐車スペースを見つけたり、車両の走行距離を短縮したりするのに役立ちます。ドローンは、地下鉄プロジェクトの計画、より効率的なバス路線の作成、さらには自転車レーンやその他の環境に優しい交通手段に最適なエリアの特定にも役立ちます。

これらの取り組みを組み合わせることで、ドローンは既存の渋滞を監視すると同時に、さらなる渋滞が始まる前にそれを防ぐことができます。

2. 自然災害の監視と健康上の緊急事態

ドローンは、一貫性と包括的な監視機能を備えているため、自然災害が発生する前に当局が予防措置を講じるのにも役立ちます。これらは、メッセージングやリアルタイムの環境分析を迅速に展開したり、人間が対処するには危険すぎる自然災害を制御したりするための、信頼性が高く、柔軟で安全なツールとして機能します。

同様に、ドローンは医療緊急サービスをより迅速に提供し、展開するためにも使用できます。それが患者に医療用品やサービスを迅速に届けることを意味するのか、基本的な生命維持装置や医療用品を届ける移動サービスとしてドローンを使用することを意味するのかに関わらず、ドローンの使用は都市が公衆衛生ニーズに対応する方法を大幅に改善することができます。

3. 利点、リスク、潜在的可能性

スマートな交通や群衆管理などの明らかな利点から、旅行サポートや商品の注文配達などの隠れた特典まで、ドローンはスマート シティに多大なメリットをもたらすことができます。

とはいえ、これらのスマートなソリューションと広範な導入は、ドローンが都市の定番となる前に解決しなければならないいくつかの課題に依存しています。ライセンスや認証の問題からプライバシーやセキュリティの懸念まで、現時点ではドローンをスマートシティにシームレスに統合する方法はありません。

ドローンの活用によって都市の生活の質を向上させるには、リーダーたちはドローンに関連するリスクに対処し、全国の政府のために「スマートシティ」の可能性を解き放たなければなりません。

<<:  「インテリジェント接続」を理解するにはこの記事で十分です!

>>:  Nvidia、世界最速のAIスーパーコンピュータがイタリアにやってくると発表

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

最も強力なオープンソースのマルチモーダル生成モデル MM-Interleaved: 最初の機能同期装置

AI がチャットできるだけでなく、「目」を持ち、絵を理解し、絵を描くことで自分自身を表現することさえ...

...

...

AIが業界全体でビジネス成果をどのように変革しているか

昨年末以来、人工知能の発展の勢いは止められないようです。 GPT-4 のような並外れた認知能力を備え...

Nvidiaの次世代GPUが発表、H100を超える!最初の3nmマルチチップモジュール設計は2024年にデビュー予定

3nmプロセス、H100をはるかに超える性能!つい最近、海外メディアのDigiTimesが、コードネ...

業界のハイエンド複合AI人材を育成するために、第5回AICAチーフAIアーキテクトトレーニングプログラムが開始されました。

10月15日、国家深層学習技術応用工学研究所と百度が共同で開始した第5回AICAチーフAIアーキテ...

...

建物の性能を最適化する人工知能の役割

人工知能(AI)はあらゆる業界に浸透しています。構想から改修まで、AI は建築環境に影響を与えること...

...

...

...

2023 年までにデータセンターで注目される AI と ML の 10 大アプリケーション

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、データセンター分野の重要なテクノロジーとなっています。...

Toutiaoのアルゴリズムロジックを使用してMacOSを再設計しました

仕事以外では、私はほとんどの時間を2つの状態で過ごしています。1つは見出しを閲覧している状態で、もう...

Githubのオブジェクトカウントアルゴリズム

Github を使用しているときに、次のプロンプトを見たことがありますか? $ gitクローンhtt...

機械学習: 決定木について

ロジスティック回帰の基本原理と勾配降下法の導出プロセスについて説明しました。このコードは、分類アルゴ...